在本文中,我们介绍了如何使用Python和`pyodbc`库来连接到SQL Server数据库,并读取数据。通过建立数据库连接和执行SQL查询,我们可以方便地从数据库中获取所需的数据。希望本文能帮助你更好地理解Python与SQL Server数据库的交互操作。 ```mermaid stateDiagram [*] --> Connect Connect --> Read Read --> Print ...
在Python语言中,从SQL Server数据库读写数据,通常情况下,都是使用sqlalchemy 包和 pymssql 包的组合,这是因为大多数数据处理程序都需要用到DataFrame对象,它内置了从数据库中读和写数据的函数:read_sql()和to_sql(),这两个函数支持的连接类型是由sqlalchemy和pymssql构成的,因此,掌握这两个包对于查询SQL Server数...
在上面的代码示例中,我们使用pd.read_sql()方法将SQL查询结果直接读取到一个pandas的DataFrame中,这样就可以更方便地对数据进行处理和分析。 应用示例:用饼状图展示数据分布下面我们将通过一个示例来展示如何使用Python连接SQL Server数据库,并利用饼状图展示数据分布。首先,我们需要安装matplotlib库用于绘制图表: pip ...
链接数据库数据--方式1 conn_engine = ( "mssql+pyodbc://%s:%s@%s/%s?driver=%s" % (username, password, server, database, driver )) engine = sqlalchemy.create_engine(conn_engine) # 读取数据库数据--方式1 query='select * from py_test' df1=pd.read_sql_query(query,engine) print(df1)...
SQL ServerPython 连接 SQL Server创建连接import pymssql #引入pymssql模块 import pandas as pd # 结果集包含中文需要GBK编码 #connect = pymssql.connect('服务器名', '账户', '密码', '数据库名',charset="GBK") #服务器名,账户,密码,数据库名 mode = 'r' # r 读 w 写 if mode == 'r': self...
python3 开发sqlserver数据读写分离中间件,一、说明配置环境 Windowsserver2019 SqlServer2017设备 PC1(主节点):JF-SQLDB01 IP地址192.168.50.199 PC2(节点):orangePC IP地址192.168.50.230 PC3(节点):pearPC&nbs
sql=f'select top 3 * from testc'# 第一个参数:查询sql语句 # 第二个参数:engine,数据库连接引擎 pd_read_sql=pd.read_sql(sql,engine)print(pd_read_sql) 这里有个坑,sqlserver创建数据库默认是gbk编码,如果在上面连接时不指定charset=GBK,那么运行sql读写时,就会报下面错误20002。
connection = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server}; SERVER=...; DATABASE=BSY; USER=sa; PASSWORD=***') query = "select * from GROUP_SUPPLIER where GROUP_SUPPLIER_CODE like 'GYS100'" df = pandas.read_sql_query(query, connection) print(df) === 报错信息: Traceback (most recent call la...
read_sql( sql, #需要使用的sql语句或者数据表 con, #sqlalchemy连接引擎名称 index_col = None, #将被用作索引的名称 columns = None #当sql参数使用的是表名称是,指定需要读入的列,使用list提供 ) # 方法二:使用pd.read_sql_query 主要参数如下所示 pd.read_sql( sql, #完整的sql语句 con, #sql...